6. Influence de la sélection des patients sur la représentativité des échantillons
6.5. Synthèse des phénomènes de sélection et impact sur la représentativité des
L’ensemble des éléments présentés dans ce chapitre montre que les phénomènes de
sélection existent de manière importante à partir d’étude de patients déments pris en charge en
CMRR. Ces sélections, plus importantes en structure de soins qu’en population générale,
montrent que les études réalisées à partir de population générale sont certainement plus
représentatives de la population atteinte de démence que les études réalisées à partir de
patients pris en charge en structure de soins.
Deux études comparant les caractéristiques de patients déments ont en effet mis en
évidence que les caractéristiques sociodémographiques des patients issus de population
générale différaient de celles de patients issus de bases de données médicales. En effet, les
patients ayant une démence prise en charge en centre de soins avaient un plus haut niveau
d’éducation que les patients de population générale (Barnhart et coll. 1997; Kokmen et coll.
1996). Dans l’étude de Kokmen et coll., le niveau d’éducation semblait de plus augmenter
avec la distance parcourue pour se rendre à la structure de soins ; les patients pris en charge en
structure de soins étaient moins souvent institutionnalisés, plus souvent mariés, et vivaient
plus souvent avec leur époux(se) que ceux issus de population générale (Kokmen et coll.
1996). Cette même étude a par ailleurs retrouvé un âge de début de la maladie plus précoce
chez ceux pris en charge en structure de soins. La difficulté de l’établissement de l’âge de
début de la maladie, réalisé a posteriori dans cette étude, rend l’interprétation de ce dernier
résultat délicat.
Ce problème de la représentativité se pose de manière plus aiguë encore dans certains
essais thérapeutiques réalisés dans le domaine des démences. En effet, de nombreux
protocoles thérapeutiques sont réalisés avec des patients sélectionnés en centre mémoire. Les
patients entrant dans ces protocoles thérapeutiques sont ainsi encore plus sélectionnés que
ou absence de comorbidité par exemple).
Pour autant, même si la question de la représentativité se pose, la réalisation d’études à
partir de patients pris en charge en structure de soins peut présenter un intérêt pour les
cliniciens. En effet, les cliniciens ont besoin d’avoir des données cliniques concernant les
patients qu’ils prennent en charge, comme par exemple la connaissance de la durée de survie
des patients qu’ils traitent. De plus, si un facteur est pronostique, il doit l’être quelle que soit
la population dans laquelle il est étudié.
Ce travail montre l’intérêt de l’utilisation à des fins de recherche clinique de données
médicales concernant des patients déments pris en charge en structure de soins. Ainsi, malgré
les problèmes de représentativité de la population malade discutés dans la thèse, les
populations étudiées à partir de bases de données médicales représentent la population malade
à laquelle s’intéresse le clinicien. Néanmoins, les résultats d’analyses obtenus à partir de ce
type de population doivent dans tous les cas être confirmés dans d’autres populations, en
particulier au sein de cohortes de patients issus de la population générale.
Malgré une utilisation très répandue des bases de données médicales existantes à des
fins de recherche, d’amélioration de la prise en charge ou encore à des fins budgétaires (Ash
& Bates 2005; Haux 2006; Sorensen et coll. 1996), il existe actuellement peu de
recommandations concernant leur ‘bonne’ utilisation (Jansen et coll. 2005; Sawka et coll.
1995), et en particulier aucune concernant l’utilisation de ces bases dans le domaine de la
recherche des facteurs pronostiques des démences. Selon ces auteurs, pour utiliser des
données cliniques informatisées à des fins de recherche, afin d’optimiser la qualité des
analyses réalisées, il est recommandé :
– d’avoir un large recrutement,
– d’avoir un dossier et un recueil standardisé et systématisé,
– d’avoir un suivi des patients régulier et standardisé,
– de réaliser ce recueil de façon prospective avec de nouveaux patients,
– de former régulièrement les personnes qui réaliseront le recueil de données,
– de réaliser des contrôles qualité des données informatisées avec un retour au
dossier papier,
– d’utiliser des définitions claires et précises des variables recueillies et du
diagnostic.
De plus, ces données requièrent d’être utilisées par des chercheurs qui connaissent la
façon dont les variables ont été recueillies, codées et informatisées (Schneeweiss & Avorn
2005). Ce dernier problème n’est pas spécifique à l’utilisation de bases de données médicales.
Cependant, il s’agit d’un point particulièrement sensible dans ce type d’analyse.
Ces constats ont amené plusieurs auteurs à proposer des guides d’aide à la réalisation
d’analyse à partir de données non collectées à des fins de recherche (Jansen et coll. 2005;
Wunsch et coll. 2005). Jansen et coll. ont ainsi étudié les flux d’information dans le processus
de recueil des données médicales (Jansen et coll. 2005). De manière globale, deux flux
médical et celui existant du dossier médical à la base de donnée. Pour vérifier la qualité des
données recueillies lors du premier flux d’information, Jansen et coll. recommandent par
exemple l’envoi d’un questionnaire médical à un échantillon aléatoire de patients déjà pris en
charge. Dans le cas où les discordances entre les données du questionnaire et celles de la base
de donnée sont trop importantes, l’envoi d’un questionnaire à l’ensemble des patients
concernés par l’étude est recommandé. Afin d’assurer une bonne qualité du recueil
d’information dans le deuxième flux, la standardisation est l’élément assurant une bonne
validité et une bonne reproductibilité des données recueillies. Afin d’estimer la qualité des
données recueillies lors de cette deuxième phase, ils recommandent par exemple de comparer,
sur la base d’un échantillon aléatoire, les données enregistrées dans la base à celles notées
dans les dossiers médicaux. L’analyse des erreurs constatées pourra ainsi permettre de
proposer des améliorations dans le processus du recueil.
Il convient dans tous les cas de vérifier, préalablement à la réalisation d’une analyse
visant à répondre à une question de recherche clinique, si la base de données que l’on souhaite
exploiter à ces fins permettra de répondre à cette question. Plus précisément, l’analyse de tous
les processus de sélection des patients et du recueil de l’information sont des éléments à
étudier de manière approfondie.
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